EFL College Students’ Writing Self-efficacy and Strategy Use in Their Summary Writing
Notice bibliographique
Résumé
Summary writing, illustrating a writer’s level of comprehension and explanation of a text, is an essential but demanding skill in academic writing. However, studies on how individual factors may affect one’s, especially second language (L2) writers’ summary writing abilities remain scarce. One particular focus on effectively assisting learners’ summary writing is to look at the roles of writing self-efficacy and strategy use in summary writing. Therefore, the current study aims to investigate the relationship between writing self-efficacy and strategy use in summary writing tasks and the predictive effects of the two constructs on summary writing performance. Two hundred seventy-two participants were recruited from an undergraduate EAP (English for academic purposes) course in a Chinese university, and they were asked to complete two questionnaires, the Questionnaire of English Writing Self-Efficacy (QEWSE) and the Summary Writing Strategy Use Inventory (SWSUI), before and after a summary writing task, respectively. The correlation results suggested a significant positive correlation between writing self-efficacy and summary writing strategy use. The results of the regression models indicated that the two constructs exerted significant predictive effects on writing scores individually and collectively. Among the subcategories of writing self-efficacy and summary writing strategy, self-efficacy for organization and cognitive strategies were significant predictors of summary writing performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».